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实时语音识别工作流程 实时语音识别分为开始识别、发送音频数据、结束识别，断开连接四个阶段。 开始阶段需要发送开始指令，包含采样率，音频格式，是否返回中间结果等配置信息。服务端会返回一个开始响应。 发送音频阶段客户端会分片发送音频数据，服务会返回识别结果或者其他事件，如音频超时，静音部分过长等。
实时语音识别 支持“华北-北京一”、“华北-北京四”、“华东-上海一”区域。 音频采样率8KHz或者16KHz，采样位数8bit或者16bit。 支持中文普通话、方言的语音识别，其中方言包括：四川话、粤语和上海话。 方言和英语仅支持“华北-北京四”区域。
实时语音识别 支持“华北-北京一”、“华北-北京四”、“华东-上海一”区域。 音频采样率8KHz或者16KHz，采样位数8bit或者16bit。 支持中文普通话、方言的语音识别，其中方言包括：四川话、粤语和上海话。 方言和英语仅支持“华北-北京四”区域。
实时语音识别 支持“华北-北京四”、“华东-上海一”区域。 当前服务仅支持北京和上海区域，后续会陆续上线其他区域。 华北-北京四，推荐的区域，支持一句话识别、录音文件识别、实时语音识别和语音合成和热词等接口。 华东-上海一，推荐的区域，支持一句话识别、录音文件识别、实时语音识别、语音合成和热词等接口。
选择连接模式，目前实时语音识别提供三种接口，流式一句话、实时语音识别连续模式、实时语音识别单句模式 // 选择1 流式一句话连接 // rasrClient.shortStreamConnect(request); // 选择2，实时语音识别单句模式
选择连接模式，目前实时语音识别提供三种接口，流式一句话、实时语音识别连续模式、实时语音识别单句模式 // 选择1 流式一句话连接 // rasrClient.shortStreamConnect(request); // 选择2，实时语音识别单句模式
sentence_stream_connect(request) # 实时语音识别单句模式 rasr_client.continue_stream_connect(request) # 实时语音识别连续模式 # step4 发送音频 rasr_client.send_start()
实时语音识别 实时语音识别 实时语音识别（Real-time ASR），将连续的音频流实时转换成文本，语音识别更快。可应用于直播实时字幕、会议实时记录、即时文本生成等场景。 实时语音识别（Real-time ASR），将连续的音频流实时转换成文本，语音识别更快。可应用于直播实时字幕、会议实时记录、即时文本生成等场景。
实时语音识别响应 开始识别请求响应 事件响应 识别结果响应 错误响应 严重错误响应 结束识别请求响应 父主题： 实时语音识别接口
使用实时语音识别 前提条件 确保已按照配置CPP环境（Windows）配置完毕。 初始化Client 初始化RasrClient，其参数包括AuthInfo。 表1 AuthInfo 参数名称 是否必选 参数类型 描述 ak 是 String 用户的ak，可参考AK/SK认证。 sk
实时语音识别 前提条件 确保已按照配置Java环境配置完毕。 确保已存在待识别的音频文件。如果需要请在下载的SDK压缩包中获取示例音频。 初始化Client 初始化RasrClient，其参数包括AuthInfo、RasrListener、SisConfig。
实时语音识别 前提条件 确保已按照配置Python环境配置完毕，Python SDK仅支持Python3。 确保已存在待识别的音频文件。如果需要请在下载的SDK压缩包中获取示例音频。 初始化Client 初始化RasrClient详见表 RasrClient初始化参数。
使用实时语音识别 前提条件 确保已按照配置CPP环境（Linux）配置完毕 初始化Client 初始化RasrClient，其参数包括AuthInfo 表1 AuthInfo 参数名称 是否必选 参数类型 描述 ak 是 String 用户的ak，可参考AK/SK认证。
启动实时语音识别 您可以根据自己的业务逻辑进行优化、修改rasr.xml前端界面和RasrCsActivity.class代码，执行RasrCsActivity.class代码效果如下。
启动实时语音识别 您可以根据自己的业务逻辑进行优化、修改rasr.xml前端界面和RasrCsActivity.class代码，执行RasrCsActivity.class代码效果如下。 父主题： Android端调用语音交互服务
实时语音识别接口 接口说明 Websocket握手请求 实时语音识别请求 实时语音识别响应
应用场景 计费说明 一句话识别 ASR 一句话识别服务可以实现1分钟以内音频到文字的转换。对于用户上传的二进制音频格式数据，系统经过处理，生成语音对应的文字，支持的语言包含中文普通话、方言。 产品优势 • 高识别率：基于深度学习技术，对特定领域场景的语音识别进行优化，识别率达到业界领先。
如何使用Websocket调用实时语音识别 解决方案 1. 下载Java SDK 或 Python SDK，参考《SDK参考》中获取SDK章节。 2. 配置SDK环境，参考《SDK参考》中配置Java环境。 3. 使用SDK里的demo进行调用。
实时语音识别请求 实时语音识别工作流程 开始识别 发送音频数据 结束识别 父主题： 实时语音识别接口
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建议在需要实时反馈的情况下100ms，不需要实时反馈的情况下500ms。实时语音识别代码示例请参考SDK文档。 当前SIS服务对于8k音频的分片大小限制为[160, 32768]字节, 16k音频的分片大小限制为[320, 65536]字节, 分片大小超出上限或低于下限会报错。
如果设置为0，表示不检测“长时间静音”情况。 取值范围：[0, 60000]的整数，单位为ms，默认为10000ms，即10s。 vad_tail 否 Integer 音频的结尾中的静音时间，正常情况下不应设成很小的值。 如果检测语音结尾的静音时长大于等于此值时，在实时语音识别单句模式下将返回VOICE_END（识别
结束识别 功能介绍 对于识别中的对话，需要在Websocket上发送“结束识别”的请求来取消或结束识别。 "结束识别"请求使用文本类型的数据帧(text message)发送，命令和参数以json字符串的形式提供。 请求消息 表1 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 说明 command
不会返回VOICE_START、VOICE_END、EXCEEDED_SILCENCE事件。 在实时语音识别单句模式下： 返回VOICE_START事件，表示检测到语音，此时IVR可以做打断。 返回VOICE_END事件后，表示一句话结束，后续的音频将被忽略，不会再进行识别。 只会返回最多一组VOICE_START和VOICE_END事件。
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